Openskillroom

Ce que vous apprendrez ?

Déployer un chatbot fonctionnel sur une plateforme appropriée.
Évaluer les performances d'un chatbot à l'aide de métriques appropriées et identifier les axes d'amélioration.
Mettre en œuvre des techniques de traitement du langage naturel avancé, telles que l'analyse des sentiments et la reconnaissance d'entités nommées, pour améliorer la compréhension du langage par le chatbot.
Comparer et contraster différents modèles de langage et architectures de réseaux neuronaux pour optimiser la performance d'un chatbot.
Concevoir et implémenter un chatbot capable de gérer des conversations complexes en utilisant TensorFlow et des techniques de PNL avancées.

Prérequis

Notions de base en Traitement du Langage Naturel (NLP) Maîtrise de Python et des bibliothèques NLP (NLTK, SpaCy, Transformers) Expérience avec TensorFlow et Keras pour le Deep Learning Compréhension des architectures de réseaux neuronaux (RNN, LSTM, Transformers) Connaissance des modèles de langage pré-entraînés (BERT, GPT, T5, etc.) Utilisation des techniques d'entraînement et de fine-tuning de modèles NLP Gestion des données textuelles : tokenization, vectorisation et embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText) Déploiement de chatbots sur des plateformes comme Telegram, WhatsApp ou Messenger Intégration d’API de traitement du langage naturel (Dialogflow, Rasa, OpenAI API, Hugging Face)

Contenu de la Formation

Total: 20 Chapitres Total hours: 6-12

Installation et configuration de TensorFlow et des librairies NLP
Concepts fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP)
Introduction aux modèles de langage
Traitement préliminaire du texte (tokenisation, stemming, lemmatization)

Architectures basées sur les RNN (Réseaux Récurrents)
Architectures basées sur les Transformers (Attention mechanism)
Conception d'un chatbot simple avec un modèle séquence-à-séquence
Evaluation des performances d'un chatbot

Techniques d'entraînement des modèles de langage
Optimisation des hyperparamètres
Gestion des données et des ensembles de données
Techniques d'augmentation des données

Intégration avec des plateformes de messagerie (ex: Slack, Telegram)
Déploiement sur le cloud (ex: Google Cloud, AWS)
Création d'une interface utilisateur pour le chatbot
Sécurité et confidentialité des données

Chatbots personnalisés pour différents domaines d'application
Intégration de la reconnaissance d'entités nommées (NER)
Analyse des sentiments et gestion des émotions
Projet final : développement d'un chatbot intelligent

À TÉLÉCHARGER

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62 Cours
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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Aperçu de ce cours

2730 DH 35% off

4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

Durée 6-12 hour
Language Français
Niveau de compétence.
CertificateNon
Nombre maximum d'inscrits
Type de formation

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